Обмануты алгоритмами? Скрытые расходы ИИ в торговле для повседневных инвесторов

ИИ опережает розничных трейдеров с большим отрывом

Давайте будем честными: торговля никогда не была легкой для рядового инвестора. Многие из нас знают кого-то, кто вложился в акцию по совету и в итоге наблюдал за ее падением. Я сам видел это бесчисленное количество раз — друзья, гоняющиеся за ажиотажем, панически продающие в неправильный момент. Теперь с появлением искусственного интеллекта в торговле этот путь становится ещё круче. Недавние исследования показывают резкий разрыв в результатах: стратегии торговли на базе ИИ значительно опережают розничных трейдеров в целом. В 10-летнем исследовании «социальной торговли» (где индивидуумы следуют за толпой в выборе акций) акции, которые розничные трейдеры массово покупали, на самом деле потеряли около 40% своей стоимости, в то время как акции, которые они продавали, выросли примерно на 30%, что стало болезненным переворотом для толпы. Между тем стратегия на основе машинного обучения, которая делала ставки против тех же идей, движимых розничными инвесторами, принесла годову прибыль более 10%. Фактически, торговые модели на основе ИИ, которые специально противостояли популярным розничным настроениям, добивались ещё лучших результатов, достигая примерно 13,4% годовой прибыли благодаря систематическому перехитриванию человеческих инвесторов. Подумайте об этом на секунду. Представьте, что вы сидите за покерным столом, где ваш оппонент видит ваши карты каждый раз, когда вы играете; вот как выглядит торговля розничных трейдеров против ИИ сегодня. Посыл ясен (и шокирующий): в среднем, человеческие розничные трейдеры проигрывают ИИ на рынках.

Почему такая разница? Одна из причин заключается в том, что сложные инвесторы активно используют ИИ, чтобы извлечь выгоду из ошибок розничных трейдеров. В вышеупомянутом исследовании авторы делают вывод, что повседневные трейдеры «систематически перехитрены» профессиональными игроками, вооруженными стратегиями на базе ИИ. Эти алгоритмы ИИ отслеживают настроения онлайн-инвесторов и технические торговые модели, а затем преднамеренно торгуют против эмоциональных колебаний и стадного поведения розничных масс. В итоге, когда многие индивидуумы устремляются к раскрученным акциям или панически продают на фоне плохих новостей, фонды на основе ИИ часто занимают противоположную позицию и зарабатывают на этом за счет толпы. По сути, ИИ превратил коллективные предвзятости розничных инвесторов в возможность для заработка для тех, кто его использует.

Почему ИИ имеет преимущество над людьми-трейдерами

Несколько присущих преимуществ позволяют трейдинговым системам на основе ИИ обгонять человеческих розничных трейдеров. Скорость и обработка данных находятся на переднем плане. Модель ИИ может переварить огромные объемы рыночных данных за миллисекунды, сканируя новости, цены и настроения в социальных сетях по тысячам акций – с масштабом, который ни одному человеку не под силу охватить. Это быстрое анализирование позволяет ИИ почти мгновенно реагировать на изменения на рынке или новую информацию, ухватывать возможности (или сокращать потери) прежде, чем трейдер- человек успевает обновить экран.

Возможно, еще более важным преимуществом является то, что ИИ не имеет эмоций. Вот здесь ИИ загоняет нас в угол: он не испытывает страха или жадности. Нет вспотевших ладоней, нет сомнений. Когда рынки падают, большинство людей впадают в панику — я сам испытывал этот порыв в свои ранние дни торговли. Но алгоритм? Он спокойно придерживается плана. Торговые решения, руководимые страхом или жадностью, являются классической ловушкой для людей. Например, человек в панике может продать в худший возможный момент во время падения цен или погнаться за ростом из-за излишней самоуверенности, классические ошибки, которых избегают алгоритмы без эмоций. Как заметил один исследователь, количественные алгоритмы оказались особенно эффективными на рынках с высокой волатильностью, движимыми страхом, потому что они оставались рациональными и дисциплинированными, когда человеческие трейдеры не могли.

Вкратце, ИИ никогда не будет панически продавать на плохих новостях или удваивать ставки из-за гнева; он последовательно выполняет свою стратегию. Эта бесстрашная точность позволяет фондам на основе ИИ поддерживать строгие контроль рисков и придерживаться статистических преимуществ, в то время как индивидуумы часто отклоняются от своих планов под напряжением.

Широта знаний является еще одним фактором. Современные модели ИИ (особенно крупные языковые модели и системы глубокого обучения) могут учитывать разнообразные входные данные от макроэкономических индикаторов до постов в Twitter и находить тонкие закономерности. Они могут постоянно учиться и адаптироваться по мере поступления новых данных, обнаруживая сигналы, которые может пропустить человек. Розничный трейдер, напротив, ограничен своим собственным опытом и когнитивными возможностями. Даже очень искусный человек может отслеживать лишь определенное количество акций или новостных лент одновременно, в то время как ИИ может мониторить весь рынок. ИИ не устает и не перегружается информацией. Он также работает 24/7, что особенно полезно на круглосуточных рынках, таких как рынок криптовалют. Человеческим трейдерам нужно спать; алгоритмам — нет.

Все это не значит, что ИИ непогрешим — далеко не так. Алгоритмы могут и делают ошибки или даже крашатся зрелищно (как в infamous 2010 “Flash Crash”). Но в целом, в повседневной торговле смешение ИИ скорости, дисциплины и принятия решений на основе данных дает ему грозное преимущество над средним индивидуальным трейдером. Люди все еще обладают сильными сторонами, включая креативность, интуицию и способность интерпретировать необычные ситуации, что может быть полезно в определенных рыночных ситуациях. Однако эти сильные стороны могут применяться лишь редко, тогда как преимущества ИИ применимы каждую секунду на быстро меняющихся электронных рынках. Неудивительно, что при прямом противостоянии с алгоритмическими трейдерами часто создается ощущение, словно розничный игрок пытается идти с ножом на перестрелку.

Розничные трейдеры обращаются к инструментам ИИ — но достаточно ли этого?

Итак, что делать, если вирать не получается? Вы пытаетесь присоединиться. Именно это делают многие розничные трейдеры, превращая ИИ из врага в союзника. Возможно, вы уже использовали ChatGPT для анализа акций или быстрого просмотра заголовков. Я знаю трейдеров, которые буквально останавливаются, когда ChatGPT выходит из строя, как водитель, вдруг потерявший GPS в час пик. До такой степени многие из них стали зависимы от этих невидимых советников.

От алгоритмических торговых ботов до платформ анализа акций на базе ИИ и чат-ассистентов на базе GPT, технология, которая когда-то была привилегией хедж-фондов, становится все доступнее для рядовых трейдеров. Например, крупные языковые модели, такие как ChatGPT, использовались инвесторами для исследований акций, анализа финансовых новостей или даже генерации торговых идей. Показательно, что при отключении ChatGPT объемы торгов акциями фактически снижаются, что указывает на то, что ряд трейдеров приостанавливает активность без своего ИИ-ассистента. В одном исследовании исследователи наблюдали значительное снижение объема торгов во время простоя ChatGPT, интерпретируя это как доказательство того, что многие инвесторы теперь полагаются на ИИ для обработки информации и поддержки принятия решений. Другими словами, ИИ уже стал своего рода “невидимым советником” для ряда розничных трейдеров.

Брокерские и финтех-платформы также вводят функции на базе ИИ для своих клиентов. Некоторые торговые приложения предлагают оповещения на основе ИИ или анализ настроений; робо-советники используют алгоритмы ИИ для управления портфелями; и новые сервисы обещают использовать машинное обучение для помощи розничным трейдерам в определении тенденций или оптимизации своей стратегии. Надежда заключается в том, что эти инструменты могут сократить разрыв в производительности, давая людям более основанную на данных информацию и устраняя некоторые эмоции из их решений.

Однако возникает большой вопрос: поможет ли доступ к ИИ среднестатистическому розничному трейдеру превзойти других или это станет еще одним аттракционом? Обладать мощным инструментом — одна история; эффективно использовать его — другая. Если все имеют одни и те же ИИ-сигналы, эти сигналы теряют преимущества — они становятся только начальной ставкой. Более того, многие готовые ИИ-инструменты могут быть не настолько продвинутыми, как собственные модели, используемые профессиональными фондами. Также существует риск чрезмерного полагания: неопытный трейдер может слепо довериться предложению ИИ, не понимая его обоснования, что может быть опасно, если ИИ ошибается или изменение рыночных условий. Ранние доказательства действительно предполагают, что генеративный ИИ может улучшить доступ к информации (сделав рынок в целом более эффективным и “информативным” в ценообразовании), но это не гарантирует, что каждый розничный трейдер будет получать прибыль. В действительности, поле может просто измениться — если все используют похожие ИИ-ассистенты, преимущество может нивелироваться, и победителями станут те, у кого либо лучше ИИ, либо кто лучше сочетает человеческое чутье с ИИ. Сейчас использование инструментов ИИ, вероятно, лучше для розничных трейдеров, чем их игнорирование, но это не универсальный способ обойти профессионалов.

Скрытые расходы: ИИ не действительно бесплатен

На фоне всей шумихи вокруг способностей ИИ, легко упустить из виду важный фактор для каждого, кто думает об использовании этих инструментов: стоимость. Но вот уловка, о которой никто не любит говорить: ИИ на самом деле не бесплатен. Эти гладкие «бесплатные ознакомительные» боты? Они субсидируются. Как и казино, предлагающее бесплатные напитки, дом всегда в конечном итоге взымает плату. Запуск передовых моделей ИИ, особенно для чего-то столь требовательного к данным, как торговля, не дешев – и это имеет серьезные последствия для чистой прибыли розничных инвесторов. В настоящее время многие ИИ-сервисы кажутся «бесплатными» или дешевыми для пользователей, потому что они сильно субсидируются компаниями, стремящимися к росту. Например, GitHub Copilot от Microsoft (ИИ-ассистент по программированию) стоит пользователю около $10 в месяц. Однако он на самом деле обходится Microsoft приблизительно в $30 на пользователя в месяц на вычислительные расходы — то есть, Microsoft терпит убыток в размере $20 на каждого пользователя для продвижения ИИ. Аналогичным образом, председатель Google отметил, что каждый запрос к ИИ-чатботу примерно в десять раз дороже, чем обычный запрос к поисковой системе Google. Эти огромные вычислительные затраты (за электричество и армии передовых графических процессоров, обрабатывающих данные) оплачивает кто-то – если не конечный пользователь сегодня, то поставщик или его инвесторы. Щедрые бесплатные пробные версии и низкие сборы не продлятся вечно. В конечном счете, компании, работающие с ИИ, придется повышать цены, чтобы покрыть свои расходы, особенно по мере уменьшения финансирования инвесторов и появления необходимости в прибыльности.

Для розничного трейдера это означает необходимость внимательно учитывать экономику использования ИИ. Если вы подписываетесь на премиум платформу торговли на базе ИИ или покупаете данные и время в облаке для запуска собственных алгоритмов, эти расходы могут быстро съесть любую прибыль от торговли. Организация серьезной ИИ-торговли самостоятельно может быть невероятно дорогой. Один индивидульный разработчик, построивший частную систему торговли акциями на базе ИИ, сообщил о расходах порядка $7,500 в месяц только на облачные серверы и потоки данных для поддержания работы ИИ — и эта цифра не включает какую-либо зарплату за его собственное время. Такие фиксированные затраты означают, что только достаточно крупный торговый счет (или очень высокая успешность) сделают это стоящим; маленький розничный счет окажется раздавленным издержками. Как он отметил, прибыльность стратегии имеет смысл только при большом капитале.

Даже если вы не разрабатываете свой собственный ИИ с нуля, использование сторонних ИИ-инструментов также не бесплатно. Услуги по анализу акций на основе ИИ, например, могут взимать значительные абонентские платы. И если платформа на базе ИИ бесплатна или сверхдешевая, стоит задать вопрос: в чем подвох? Это может быть ограниченные возможности, или это может быть венчурная фаза, которая в итоге закончится. Основной вывод заключается в том, что розничным трейдерам следует учитывать затраты на ИИ при расчетах потенциальных прибылей. Алгоритм теоретически может приносить прибыль на бумаге, но если вам нужно платить значительную лицензионную или облачно-вычислительные сборы за его реализацию, ваша чистая прибыль может испариться. Нынешняя гонка вооружений в области ИИ настолько дорога, что даже крупные игроки, такие как OpenAI, по сообщениям, работают в убыток для увеличения своей пользовательской базы. В конечном счёте, эти затраты спадут вниз. Вероятнее всего, эра “бесплатного ИИ” будет временной — и когда она закончится, торговля на основе ИИ станет более дорогим предприятием для “маленького человека”. Прогнозы по прибыли от использования ИИ должны быть скорректированными в сторону понижения, если учитывать расходы на разработку, данные и запуск, делая ИИ-доходы на менее сенсационными, чем кажутся на первый взгляд.

Навигация в мире доминирования ИИ для розничного трейдера

Итак, как же в итоге поступать вам, рядовому трейдеру, глядя на экран телефона? Трудная правда такова: конкурировать впрямую с профессиональными ИИ-трейдинговыми подразделениями чрезвычайно сложно. Это как приносить нож на перестрелку. Это не значит, что вы не можете играть; это просто значит, что вам нужно тщательно выбирать свои битвы.

В мире, где ИИ становится все более доминирующим, розничные трейдеры должны адаптироваться и внимательно стратегировать. Во-первых, важно признать, что конкурировать напрямую с профессиональными торговыми подразделениями, работающими на ИИ, крайне сложно. Доказательства представляют значительное условие того, что короткосрочные спекуляции на основании социальных сетей или интуиций — проигрышная игра, особенно когда алгоритмические хищники ждут для атаки на предсказуемые модели. Для большинства розничных инвесторов более благоразумный подход — избегать участия в безрезультатной короткосрочной торговле вообще – например, рассмотреть долгосрочные инвестиции или модифицированные стратегии, которые не ставят вас лицом к лицу с высокочастотными алгоритмами. Широкие индексные фонды или фундаментально обоснованные инвестиции могут быть менее захватывающими, но они также держат вас вне рыночного аквариума с акулами, где розничная добыча поедается беззащитно.

Если вы решаете активно торговать, умное использование ИИ теперь практическая необходимость. Это может означать использование инструментов ИИ для улучшения ваших исследований — например, для быстрого суммирования финансовых отчетов или сканирования новостей для ключевых инсайтов — тем самым экономя вам время и, возможно, открывая информацию, которую вы иначе могли бы упустить. Это может означать использование моделей алгоритмической торговли для скорости и дисциплины, но делая это в пределах вашей зоны риска. Имейте в виду, что любой инструмент ИИ хорош лишь так, насколько он продумано спроектирован и обучен; оставайтесь критичными и не доверяйте слепо ни одной “черной коробке” со всеми вашими деньгами. Сочетание человеческого суждения с вводными данными от ИИ вероятнее окажется мудрее, чем полное доверие одному из них в одиночку. По сути, попытайтесь сделать ИИ вашим помощником, а не противником.

Наконец, знайте о торговле затратами и выгодами. Для каждой новой крутой подписки или торгового бота на базе ИИ расчитайте, сколько дополнительной прибыли вам нужно, чтобы оправдать его стоимость. Будьте в поисках скрытых сборов или последующего повышения цен после окончания стартового периода. В некоторых случаях самым разумным шагом для розничного трейдера может оказаться не гоняться за последними модой на ИИ в торговле. Существует реальный риск перенастройки и ложного уверенности — ИИ, который отлично работал на прошлых данных, может ухудшиться в будущем, и вы бы заплатили за возможность обнаружить это сложным путем. История рынка полна схем «быстрой наживы», которые не оправдали ожиданий; ИИ может стать еще одной, если использовать его бездумно.

В заключение, подъем ИИ неизменно изменил правила игры в торговле, главным образом, наклонив их в пользу тех, кто обладает лучшими технологиями и ресурсами. Розничные трейдеры все еще могут процветать, но они должны тщательно выбирать свои сражения. Признайте, где ИИ выделяется и где он может не справиться. Сосредоточьтесь на стратегиях, где человеческий интуиция может дополнять алгоритмическую мощь. И, прежде всего, оставайтесь реалистами: очарование ИИ не отменяет фундаментальные истины торговли, включая железный закон затрат и всегда присутствующий риск оказаться на неправильной стороне торговли. Пока игра не обязательно «подтасована» — но она быстро развивается, и розничный трейдер, который игнорирует революцию ИИ, делает это на свой страх и риск. Мой совет? Не игнорируйте ИИ, но и не романтизируйте его. Воспринимайте его таким, какой он есть: мощным инструментом, который может либо усилить вашу дисциплину, либо увеличить ваши ошибки. Используйте его мудро, оставайтесь критичными и никогда не забывайте, что затраты и риски так же реальны, как и возможности. В конечном счете, выживание в этом новом рынке не заключается в том, чтобы превзойти машины; это о том, чтобы убедиться, что вы не перехитрите себя. Оставаться информированным, гибким и внимательным к затратам будет ключом к выживанию и, надеюсь, процветанию в новой реальности рынка, управляемого ИИ.

_________________________________________________________________________

Bitcoin.com не несет ответственности и не подлежит ответственности за какой-либо ущерб или убыток, вызванный или предполагаемый быть вызванным использованием или доверием к какому-либо содержимому, товарам или услугам, упомянутым в статье.